قیمت و API مدل Mercury 2 در ایران

inception/mercury-2

فراخوانی ابزاراستدلالخروجی JSON
ورودی · هر ۱M توکن
۸۶٬۵۵۵ تومان
خروجی · هر ۱M توکن
۲۵۹٬۶۶۵ تومان
یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈
۴۵۰ تومان

شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمت‌ها با تغییر شرایط بازار به‌روز می‌شوند. ورودی کش‌شده: ۸٬۶۵۵ تومان به‌ازای هر ۱M توکن.قیمت‌ها و شارژ

کد آمادهٔ Mercury 2: حل مسئلهٔ چندمرحله‌ای با حالت استدلال

نمونه بر اساس قابلیت‌های همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا می‌شود.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")

resp = client.chat.completions.create(
    model="inception/mercury-2",
    messages=[{"role": "user", "content": (
        "یک فروشگاه ۳ انبار دارد. انبار A روزی ۱۲۰ سفارش، B روزی ۸۵ و C روزی ۴۰ سفارش می‌فرستد. "
        "اگر C تعطیل شود و بارش بین A و B نسبت به ظرفیت‌شان تقسیم شود، هر کدام روزی چند سفارش می‌فرستند؟ "
        "مرحله‌به‌مرحله حساب کن و در پایان فقط دو عدد بده"
    )}],
    reasoning_effort="medium",   # low | medium | high
)
print(resp.choices[0].message.content)
# reasoning tokens count as output tokens too:
print(resp.usage.completion_tokens_details)
curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "inception/mercury-2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "۱۲۰ و ۸۵ سفارش روزانه بین دو انبار تقسیم می‌شود؛ مرحله‌به‌مرحله حساب کن"}],
    "reasoning": {"effort": "medium"}
  }'
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "inception/mercury-2",
  messages: [{ role: "user", content: "۱۲۰ و ۸۵ سفارش روزانه بین دو انبار تقسیم می‌شود؛ مرحله‌به‌مرحله حساب کن و در پایان فقط دو عدد بده" }],
  reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
console.log(resp.usage.completion_tokens_details);

Mercury 2 برای چه کاری خوب است؟

Mercury 2 از Inception می‌آید؛ در کد فقط همین رشته را در فیلد model بگذار: «inception/mercury-2». Mercury 2 تا ۱۲۸٬۰۰۰ توکن را در یک درخواست نگه می‌دارد (نزدیک ۹۶ هزار کلمهٔ فارسی)، و همین عدد سقف تاریخچهٔ گفتگو در محصول تو را تعیین می‌کند. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۵۰٬۰۰۰ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «ارزان» است — ارزان‌تر از ۲۷۳ مدل و گران‌تر از ۱۲۲ مدل پولی دیگر کاتالوگ.

آنچه این مدل بیش از یک مدل متنی ساده انجام می‌دهد: tool calling دارد، یعنی می‌تواند تابع‌های خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر می‌دهد و مستقیم به کد وصل می‌شود؛ حالت استدلال دارد و روی مسئلهٔ چندمرحله‌ای، ریاضی و دیباگ بهتر جواب می‌دهد. همهٔ این‌ها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار می‌کنند و کد اختصاصی لازم ندارند. توجه کن که توکن‌های استدلال هم توکن خروجی محسوب می‌شوند و در صورتحساب می‌آیند.

۸۶٬۵۵۵ تومان برای هر ۱M توکن ورودی و ۲۵۹٬۶۶۵ تومان برای هر ۱M توکن خروجی؛ در دستهٔ «ارزان» کاتالوگ می‌نشیند و یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈ ۴۵۰ تومان. cache ورودی دارد: توکن‌های تکراری متن ورودی با ۸٬۶۵۵ تومان / ۱M حساب می‌شوند، که برای پرامپت سیستمی بلند تفاوت بزرگی است. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد، و درخواستی که ناموفق باشد هزینه‌ای ندارد.

نزدیک‌ترین گزینه با همین قابلیت‌ها از تأمین‌کنندهٔ دیگر Qwen-Plus است: Mercury 2 تقریباً هم‌قیمت آن تمام می‌شود و حداکثر طول متنش کمتر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار می‌کنند، پس عوض‌کردن‌شان فقط تغییر یک رشته است.

برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۲۲۲ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی Mercury 2 جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۲٬۲۲۲ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۳۴۶٬۲۱۹ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱۲۸٬۰۰۰ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۱۱٬۰۷۹ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.

نزدیک‌ترین هم‌خانوادهٔ این مدل «inception/mercury-2.5» است و انتخاب بین این دو همان جایی است که بیشتر آدم‌ها گیر می‌کنند. روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای، این نسخه حدود ۵٫۲ برابر گران‌تر از آن درمی‌آید (۴۵۰ در برابر ۸۶ تومان). حداکثر طول متن هم یکی نیست: ۱۲۸٬۰۰۰ در برابر ۲۶۰٬۰۰۰ توکن. حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۵۰٬۰۰۰ در برابر ۶۵٬۵۳۶ توکن.

Inception در کاتالوگ ما ۳ مدل دارد؛ ارزان‌ترین‌شان Mercury 2.5 با ۸۶ تومان و گران‌ترین Mercury 2 با ۴۵۰ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کم‌تکرار، این مدل reasoning_effort را می‌پذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. در عوض top_p، seed را که بیشتر مدل‌ها دارند پشتیبانی نمی‌کند، پس اگر کدت به آن‌ها تکیه دارد قبل از جابه‌جایی تست کن. از نظر طول متن نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر Nova Micro 1.0 با ۱۲۸٬۰۰۰ توکن است.

کاربردهایی که برای این مدل معنی می‌دهد: کار پرحجم مثل دسته‌بندی، برچسب‌گذاری و خلاصه‌سازی انبوه، حل مسئلهٔ منطقی و بازبینی کد، ایجنت‌هایی که به API و دیتابیس وصل می‌شوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص.

توضیح رسمی تأمین‌کننده (انگلیسی)

Mercury 2 is an extremely fast reasoning LLM, and the first reasoning diffusion LLM (dLLM). Instead of generating tokens sequentially, Mercury 2 produces and refines multiple tokens in parallel, achieving...

سه کار واقعی، با قیمت همین مدل

اعداد از همان قیمت‌های بالا حساب شده‌اند و با تغییر قیمت مدل تغییر می‌کنند.

کارتوکنهزینه
یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط۱٬۵۰۰ ورودی + ۴۰۰ خروجی۲۳۴ تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای۴٬۰۰۰ ورودی + ۶۰۰ خروجی۵۰۲ تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه۱۲۰٬۰۰۰ ورودی + ۲۰٬۰۰۰ خروجی۱۵٬۵۸۰ تومان

سؤال‌های پرتکرار

چطور با Mercury 2 در ایران کار کنم؟
در یوتاپن ثبت‌نام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «inception/mercury-2» تغییر بده. بقیهٔ کدت دست‌نخورده می‌ماند.
قیمت Mercury 2 به تومان چقدر است؟
هر ۱ میلیون توکن ورودی ۸۶٬۵۵۵ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۲۵۹٬۶۶۵ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۴۵۰ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق هزینه‌ای ندارد.
Mercury 2 چند توکن ورودی می‌گیرد؟
تا ۱۲۸٬۰۰۰ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۹۶ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۵۰٬۰۰۰ توکن است.
آیا Mercury 2 استریم و tool calling را پشتیبانی می‌کند؟
استریم (stream=true) روی همهٔ مدل‌ها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی می‌کند. خروجی ساخت‌یافته با response_format هم کار می‌کند.